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文档简介

本发明公开了一种光伏场的故障光伏组件得到光伏场对应的地理坐标范围；获取故障图根据第二获取位置的第二位置信息和故障图像2获取所述光伏场的全景图，根据第一获取位置的第一位置机视场角为获取所述光伏场的全景图时所述无人机的相机视场角；获取故障图像，所述故障图像为至少包括所述故障光伏组件二位置信息包括所述第二获取位置的经纬度和高度；所述第二获取设备包括所述无人机；所述根据第二获取位置的第二位置信息和所述故障图像得到所述故障光伏组件的位从所述故障图像的所述水印信息中提取第一经纬度信息，从辅助根据所述第一经纬度信息和所述第二经纬度信息得到第一方位角，所述无人机处于所述第二获取位置时的飞行方向与第一预设基准方向的夹根据所述位置坐标和所述地理坐标范围在所述全景图中标定所述故根据第一获取位置的第一位置信息、无人机的第一相机视场角根据所述全景图的尺寸、所述无人机的第一相机视场角、所述获取所述全景图在所述第一笛卡尔坐标系中对应的根据所述第一坐标范围、所述无人机拍摄时的经纬度、所述顺时针方3w表征所述全景图的宽度。对所述组件图像进行识别以确定所述组件图像中的所述光伏组件是否为所述故障光基于所述无人机对所述光伏场进行巡检拍摄，以获取所述组件图基于所述无人机对所述光伏场进行巡检拍摄以遍历所述光伏基于地面工作站从所述无人机接收所述视频数据，基于所述述第一高度信息以及所述光伏板安装高度获取所述故障光伏组件在所述第二笛卡尔坐标4根据所述故障坐标、所述第一经纬度信息、所述第一方位角得组件图像进行识别以确定所述组件图像中的所述光伏组件是否为所述故障光伏组件，包基于OCR字符识别模型对所述组件图像进行识别以确定所述组件图像中的所述光伏组5[0003]当前光伏电站的巡检方式已经从耗时费力的人工巡检向自动化巡检的技术方向[0004]本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中对光伏电站的故障光伏组件的6Y1)表征为：[0025]对组件图像进行识别以确定组件图像中的光伏组件是否于第二获取位置时的飞行方向与第一预设基7度信息获取故障光伏组件在第二笛卡尔坐标系中对应[0046]基于OCR(文字识别)字符识别模型对所述组件图像进行识别以确定所述组件图像[0050]图2为本发明的一较佳实施例的光伏场的故障光伏组件的定位方法的无人机获取8画面的宽w，可以得到光伏场的全景图的边界角点第一笛卡尔坐标系中对应的现实坐标[0062]相应地，可以获得光伏场的全景图覆盖的范围对应的经纬度范围(即地理坐标范9故障图像的水印信息中包含的飞行高度信息。还基于该OCR字符识别模型对辅助图像进行[0070]设光伏组件的光伏板安装高度为h2，则无人机距离光伏组件的光伏板的距离为设此时无人机101拍摄全景图时的飞行高度h为212.373m(米)，无人机101拍摄时的经纬度[0075]基于YOLOV5算法生成一个对图像左上角的飞行参数水印进行字符识别的模型小为608*608，训练数据集中90％用于训练，10％用于测试。初始权重为0，初始锚框识别得到

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